中国工业产业区域集聚影响因素的实证分析--基于Spatial.

——基于SpatialPanelData模型黄书权,尹希果,刘忠群(重庆大学贸易及行政学院重庆400044E-mail:摘要:工业部门是集聚特征最为明显的产业部门,在中国新型工业化进程中具有举足轻重的作用。本文以中国1997-2003年的省级面板数据为基础,利用空间计量学的分析方法对中国工业产业区域集聚的影响因素进行了实证研究。研究结果表明中国工业产业区域集聚水平存在着明显的负向空间依赖性,除了传统影响因素之外,区域间的相互作用关系也显著影响工业的地区集聚。关键词:中国工业产业集聚影响因素空间计量空间面板数据模型一、引言产业集聚一直以来是区域经济学的重要研究领域。产业集聚是产业在市场的引导下,遵循产业本身的发展规律,寻找最佳的区位,形成了区域集聚的现象,并能在集聚过程中形成和增强产业及区域的竞争力。产业集聚是提高产业和区域竞争力的有效手段。作为产业优化配置的一种表现,产业空间集聚已是一种世界性的经济现象。20世纪20年代,马歇尔和韦伯就对产业集聚问题给予了高度关注,此后产业集聚逐渐成为新经济地理学、产业经济学和管理学等领域研究的热点问题。20世纪90年代,波特提出了著名的地区竞争“钻石”模型,引起了产业集聚理论研究第三次高潮的出现,使得产业集聚问题迅速引起了国内外学术界和政府的极大关注,中国改革开放以来持续的高速经济增长和一些地区如泉州、长三角、珠三角等产业集群的形成,给国内外经济学者们提出了一个很好的研究范例。近年来,以王辑慈等(2001、金碚(2003等为代表的中国学者也对中国的产业集聚问题进行了研究。黄曼慧、黄燕(2003、朱英明(2003还对产业集聚相关理论及研究做了很好的综述与评论。已有研究从不同的角度对产业集聚现象进行了理论探讨,在对中国产业集聚的方式、形成原因、特点、产业集聚如何提高企业的生产率以及产业集聚的区域效应方面取得了一定的成果。但是却都没有使用计量分析方法对产业集聚影响因素进行可信分析。关于中国产业集聚影响因素的实证研究,据作者所了解,目前只存在五篇相关文献,Batissa(2002,杨宝良(2003,Gao(2004,金煜等(2004和范剑勇(2005,其中前面四位作者都是使用了面板数据。Batissa发现,一个产业外部工业环境的多样性和产业内的竞争度有利于产业的增长,但产业专门化的影响为负。杨宝良通过分析发现,需求变量、投入变量、及初始固定资产变量对产业地理集聚的作用是显著正向的,初始集聚度和规模变量对地理集聚呈现显著负向的作用。Gao认为,由地方化经济、地方产业竞争度与产业多样性构成的技术外溢,地方竞争度促进地方产出的增长,而地方化经济、多样性没有对产业增长有1作者感谢ProfessorJamesP.LeSage(DepartmentofEconomics,UniversityofToledo,USA和J.PaulElhorst(DepartmentofEconomics,UniversityofGroningen,Netherlands在Matlab编程方面所给予的指点和帮助,当然文中可能出现的错误由作者自己负责。-1-促进作用;同时,动态外部性也非常弱。金煜等从经济地理、新经济地理与经济政策的角度比较全面地研究了导致中国地区工业集聚的因素,结果发现经济地理、新经济地理和经济政策这三类经济力量对工业集聚均有显著的影响。而范剑勇则从地理维度的角度估计了中国现阶段非农产业的空间集聚效应及其省际差异,结果发现中国的集聚效应具有动态性,集聚效应显著低于欧美等国家,在省际间的差异巨大,而且中国非农产业的空间外部性估计值大大高于欧美国家的水平。这些对中国产业集聚影响因素的研究都基于一定的理论和独特的实证分析证明了各自的观点,但比较这些多样化的实证研究,我们可以发现已有研究较少涉及区域之间的相互作用对产业集聚的影响的实证分析。空间数据在其采样过程中难免会产生空间不确定性,即存在空间误差(应龙根等,2005。中国幅员辽阔,地区间的空间差异明显。那么区域之间的相互作用对工业产业的地理集聚是否存在着影响呢?如果影响存在,那就有可能导致传统模型的估计结果将是有偏或者是不一致的。在区域经济学中存在着空间依赖(SpatialDependence现象,即一个地区的经济变量与其他地区的经济变量存在一种依赖性的联系,地区间距离越近这种空间依赖作用越显著。王剑(2004认为传统的计量经济模型对区域经济数据的估计会产生偏差,区域观察值的空间依赖性质违背了高斯—马尔可夫定理基础上的最小二乘法解释变量在重复抽样过程中固定不变的假设,区域经济研究强调空间距离对经济变量的影响,而传统计量分析工具难以将地理因素纳入到解释变量之中,这会降低了模型的解释效力,所以有必要采用更为合适的计量手段来分析区域经济数据。Quanh(1996a,1996b指出面板模型无法显示在不同空间单位间经济行为的区别。J.PaulElhorst(2003也认为虽然面板数据更具信息性,但是当面板数据引入区域间相互作用后就会出现两个问题。一是不同时点上的观测值可能存在着空间依赖;二是参数会产生空间非均质性,并随着不同地理位置上的变化而变化。面板模型会导致一个或更多的相关变量错误地被遗漏,或者经由不确定的函数形式中被获取,进而构成一个错误范式。金煜等(2004利用面板模型对工业集聚影响因素的研究就发现他们不得不放弃包含有经济地理因素的更有说服力的模型。而空间计量学则可以较好地解决这一问题。Ying(2003采用空间滞后模型研究中国省际区域增长的影响因素,结果表明区域增长存在着明显的负向空间依赖作用。王剑(2004利用了空间计量学的分析方法对FDI在中国的省际分布决定因素进行了实证研究,发现相邻省份的空间溢出效应也显著影响了FDI的区域分布。受到已有相关文献的启发,本文利用空间计量经济学分析方法对中国工业产业地理集聚的影响因素进行实证分析,试图考察区域之间的相互作用关系对工业集聚的影响,同时对空间影响的表现形式进行区分,并对这种空间影响进行定量计量。二、影响工业产业区域集聚的因素的理论分析按照传统的区域经济理论,市场需求、交通条件和劳动力成本等对产业集聚有重大影响。第一、市场需求规模。地区消费者的购买力越强大,表明地区市场的需求规模越大,越有利于产业集聚和生产中心的形成。第二、一个地区交通网络发达与否,对外开放程度的高低直接影响工业产业的地理集聚。交通区位是市场到产地的空间距离及可达程度,完善的交通设施条件可以大大降低企业的投资成本和便于企业扩大产品销售市场,扩大集聚的辐射范围。对外开放程度越高,就越能开拓更大的市场,应该越能吸引产业集聚。第三、政府支出或干预对工业集聚有正的影响,第四、地区工业企业数量与产业区域集聚度成正比,地区的工业-2-企业数量多就意味着该地区的工业产业链更为完善,有利于吸引企业集聚。另外,支持创新的环境也日益成为产业集聚发展的重要条件。创新是新产业集聚形成的主要推动力量,创新可以大幅度降低成本,改变产业生产方式,在短期内改变产业布局,形成新的产业集聚,人力资本水平高的地方,企业更容易获得创新收益。国内不少学者的相关研究也证明了这些因素对中国工业产业区域集聚是有影响的。张威(2002通过对中国装备制造业的产业集聚进行了定量分析,指出区位优势及社会经济发展水平、外资的利用情况和资本结构多元化对制造业集聚有影响。吴学花等(2004以具体产业为研究对象,对中国20个二位数制造业门类的集聚性进行了实证研究,认为市场机制、规范的市场环境、完善的基础设施、较强的政府服务能力、消费前景和进出口的便利程度对制造业集聚在东部沿海有重要影响。周兵、蒲勇健(2004研究发现实行积极的区域财政政策有利于产业向该区域集聚。杨文斌(2004在分析产业集聚对新型工业化的推动作用时提出了地方传统产业、地方产业政策、贸易及核心企业引致了产业集聚。范剑勇(2004a采用了新经济地理学的分析框架和理论假定,从要素流动、制造业规模报酬递增与运输成本三者的相互作用来解释制造业在东部沿海地区集聚。范剑勇(2004b还实证分析了中国1980、2001年地区专业化和产业集中率的变化情况,发现地区间的一体化对产业的地区分工和集聚有积极的影响。但是随着集聚企业增加,资源会越来越稀缺,导致投入成本增加,集聚地的吸引力降低。只有那些不依赖于资源的产业集聚的地方,集聚的企业越多,产业的规模越宏大,对企业的正外部效益就越大,对新企业的吸引力就越大,也就更容易形成集聚。面对产业集聚现象,经济学、经济地理学等学科提出了各种各样的观点。有人认为导致产业集聚的原因是运输成本的地理分布不平衡,或者是信息传递的成本差异,又或者是劳动力和资本的规模收益递增等。不可否认,这些观点都有一定的道理,但是,产业集聚已经不仅仅是利用区域内已有资源,更重要的是它调动了区域外的资源(刘斌,2004,显然,区域之间的相互作用关系也显著地影响了工业产业的区域集聚。三、计量模型与数据样本(一空间面板数据模型的运用空间计量的相关文献在国内还比较少,关于空间面板数据模型的文献更少,空间计量有关空间依赖的两个基本模型为空间滞后模型和空间误差模型(JamesP.Lesage,1999;王剑,2004,而在面板数据模型背景下,空间计量模型主要包括确定效应空间误差和空间滞后模型、随机效应空间误差和空间滞后模型、确定系数空间误差和空间滞后模型及随机系数空间误差和空间滞后模型(J.PaulElhorst,2003。由于本文建立的是运用中国各省的时间资料进行分析的计量模型,而且样本的时间序列较短(1997-2003年,研究的目的也是对中国各省级区域自身的数据进行研究,而且考虑了未观测到的30个地区特有的变量对模型的影响,故宜选择确定效应模型进行估计1。本文在空间误差模型和空间滞后模型的基础上2,对确定效应空间误差和空间滞后模型作简要的介绍(J.PaulElhorst,2003:1对面板数据模型详细介绍见:吴玉鸣、徐建华,2004:《中国区域经济增长集聚的空间统计分析》,《地理科学》,第6期。2关于空间误差模型和空间滞后模型的介绍详见:王剑,2004:《外国直接投资区域分布的决定因素——基于空间计量学的实证研究》,《经济科学》,第5期和JamesP.Lesage,1999,“SpatialEconometrics”,确定效应空间误差模型的数学表达式为:tttXYΦ++=µβ,tttWελ+Φ=Φ,0(=tEε,NijttIE2(σεε=′,(1确定效应空间滞后模型的数学表达式则为:ttttXWYYεµβρ+++=,0(=tEε,NijttIE2(σεε=′,(2式中Y为N×1(N=n×T,n为区域数,T为时期数的时空因变量向量,X为N×k的外生解释变量矩阵,W为n×n的空间邻接矩阵(ContiguityMatrix,参数β反映了解释变量X对因变量Y的影响,ε为正态分布的误差向量。ρ和λ分别为空间自回归系数和空间自相关系数,衡量了样本观察值中的空间依赖作用,不同的是空间误差模型的空间依赖作用存在于扰动误差之中,而空间滞后模型的空间依赖作用存在于因变量自身,即ρ反映的是相邻地区的观察值Y对本地区观察值Y的影响方向和程度,而λ度量邻接地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。虽然确定效应模型的标准估计方法是采用OLS,但最大似然估计法是可以代替OLS进行估计的。它们间的主要区别在于最大似然估计法不对自由度做修正。因此加入空间误差自相关的对数似然函数对应的方程式为:∑∑==′−−+−TtttNiieewTNT1212211ln(2ln(2σδπσ,(3⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−−=−−βδ((XXYYWIettt而加入空间滞后变量后的对数似然函数对应的方程式则为:∑∑==′−−+−TtttNiieewTNT1212211ln(2ln(2σδπσ(4βδ((−−−−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−=XXYYWI